साइनोमाजर स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली सेवामा राखिएको छ

स्वचालन र सूचनाकरणको अपग्रेडिंग "बुद्धिमान कारखाना" तर्फ यसको संक्रमणमा Sinomeasure को लागी अपरिहार्य तरीका हो।

अप्रिल 8, 2020 मा Sinomeasure अल्ट्रासोनिक स्तर मिटरको स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली आधिकारिक रूपमा सुरू गरिएको थियो (यसपछि स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली भनिन्छ)।यो चीनमा दुर्लभ रूपमा देखिने आत्म-विकसित स्वचालित क्यालिब्रेसन उपकरण प्रणाली मध्ये एक हो।

स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली मुख्यतया निम्न भागहरु मिलेर बनेको छ:

हार्डवेयर: सर्वो मोटर, रैखिक स्लाइड रेल, आदि।

सफ्टवेयर: इम्बेडेड सफ्टवेयर, होस्ट कम्प्युटर प्रणाली, आदि।

मानक स्रोतहरू: योकोगावा क्यालिब्रेटर (०.०२%), लेजर दायराफाइन्डर (±१ मिमी+२०पीपीएम), आदि।

प्रणाली प्रकार्य: अल्ट्रासोनिक स्तर मिटरको स्वचालित क्यालिब्रेसन, परीक्षण डाटा र अन्य प्रकार्यहरूको इलेक्ट्रोनिक संरक्षण प्राप्त गरेर, यसले उत्पादन क्षमतालाई तीन गुणा बढाएको छ।

स्वचालनले गुणस्तर सुधार गर्न र दक्षता बढाउन मद्दत गर्दछ

“उत्पादन प्रविधि विभागले डिबगिङ र तयारी गरेको तीन महिनापछि उत्पादन लाइनमा स्वचालित क्यालिब्रेसन प्रणाली प्रयोगमा ल्याइयो।प्रणालीको प्रयोगले श्रम लागत र म्यानुअल क्यालिब्रेसनको कारणले हुने अनियमित त्रुटिलाई मात्र कम गर्दैन, तर उत्पादनको शुद्धता र स्थिरतामा पनि सुधार गर्दछ।"प्रणालीका परियोजना प्रबन्धक हु झेनजुनका अनुसार, "विगतमा परम्परागत कार्ट क्यालिब्रेसन विधि भन्दा फरक, हालको अल्ट्रासोनिक स्तर मिटर क्यालिब्रेसन प्रणालीले उत्पादन क्षमता तीन गुणा बढाउन बुद्धिमानी उपकरण प्रयोग गर्दछ।"

लामो समयदेखि, Sinomeasure ले विभिन्न अपरेटिङ सर्तहरूमा ग्राहकहरूको समस्या समाधान गर्न र प्रयोगकर्ता अनुभव बृद्धि गर्न निरन्तर प्रयास गर्दै आएको छ।Sinomeasure अल्ट्रासोनिक लेभल मिटरमा फराकिलो नाप्ने दायरा र उच्च स्थिरता छ, र यसको विभाजित उत्पादनहरूले RS485 सञ्चार र प्रोग्रामिङ गर्न सक्छ।

यो उत्पादन कन्टेनर उपकरणहरू जस्तै ट्याङ्की र सिस्टर्सको सामग्री स्तर मापन गर्न उपयुक्त छ, र व्यापक रूपमा ढल प्रशोधन, औद्योगिक प्रक्रिया र अन्य क्षेत्रहरूमा प्रयोग गरिन्छ।

उदाहरणको रूपमा SUP-MP अल्ट्रासोनिक स्तर मिटर लिँदै, विभिन्न कार्य अवस्थाहरूमा उत्पादनको प्रभाव सुनिश्चित गर्न, हामी उत्पादनको कार्यसम्पादनलाई अनुकूलन गर्न उत्पादन प्रक्रियामा उत्पादन ठूलो डेटा तथ्याङ्कीय विश्लेषण र वास्तविक-समय निगरानी प्रयोग गर्छौं।